雌牛および雄牛の育種価の同時deregressionの検証と適切な重みの導出【Powered by NICT】

Calus M.P.L.; Vandenplas J.; ten Napel J.; Veerkamp R.F.

文献

J-GLOBAL ID：201702245441226491 整理番号：17A0316338

雌牛および雄牛の育種価の同時deregressionの検証と適切な重みの導出【Powered by NICT】

Validation of simultaneous deregression of cow and bull breeding values and derivation of appropriate weights

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資料名：
巻： 99 号： 8 ページ： 6403-6419 発行年： 2016年
JST資料番号： C0282A ISSN： 0022-0302 CODEN： JDSCAE 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

乳牛におけるゲノム予測の訓練は,表現型として脱回帰プルーフ(DRP)を使用するかもしれない。この場合,DRPは,ゲノム予測に用いたデータに含まれる近縁種の情報を補正した育種価(EBV)推定し,平均への回帰(即ち,信頼性)のための調整すべきである。低信頼性,一般的に乳牛の場合,信頼性の高いEBVを持つ動物を組み合わせたときDeregressionが特に重要である。本論文の目的は,ウシおよびウシEBVの両方を含むデータのための異なるderegression手順の性能を比較するために,DRPに適した脱回帰重みを得るための手順を開発し,試験することであった。を考慮したDRPはEBVした任意の調整なしに,両親と回帰の情報平均への調整,または全ての親類および回帰の情報平均のための調整した。脱回帰量は初期EBVの重み:調整,親の情報の調整なしに,または全ての近縁種の情報のための調整した。手順は,ゲノム予測に用いたデータに含まれると考えられたことを1,532頭の雄牛と13,720頭の乳牛を持つ既存の系統に基づいてシミュレートしたデータを用いて比較した。各牛では,1~5記録をシミュレーションした。各雄牛では,追加の各50 1記録と200娘核種へのゲノム予測に使用しなかったデータの源を生成するためにシミュレートした。シミュレートした形質は0.05または0.3の遺伝率を持っていた。検証は3段階を含む:(1)初期EBVと重みの計算,(2)EBVと重みのderegression,(3)脱回帰EBVを使用することなく,最終EBVを計算するための量,(4)初期および最終EBVと量の比較。DRPの適切な重みを計算するために開発された方法は,大規模データの組に対して非常に正確で計算的に幾分要求した,またはそれらの近似性のためあまり正確ではないが,計算的に自明なた。マトリックスderegressionとして知られている全ての血縁者に対するDRP調整は元のEBVと同一であることを最終EBVを定義により得られた。マトリックスderegressionは親の情報のための補整するのみの他の方法よりも優先または全くderegressionを実施していなかった。DRPの適切な量,近縁種の情報のための補正を適切に使用することが重要である,最終EBVの個々の信頼性はモデルの予測誤差分散に基づいて計算される。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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牛 , 飼育動物の育種

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